Članak pruža sveobuhvatan pregled načina na koji se veliki jezični modeli (LLM) koriste i proučavaju u obrazovnim okruženjima. Obuhvaća širok raspon primjena LLM-ova za pomoć studentima, nastavnicima i personaliziranim sustavima učenja, ističući trenutne tehnologije, prednosti, izazove i buduće smjerove istraživanja.
Modeli velikih jezika poput ChatGPT-a transformiraju obrazovanje pomažući učenicima da bolje uče i pomažu učiteljima u njihovom radu. Ovi modeli umjetne inteligencije mogu odgovarati na pitanja, ispravljati pogreške, generirati kvizove i personalizirati lekcije. Međutim, izazovi poput potencijalnih pristranosti, pogrešaka i privatnosti zahtijevaju pažljivu pozornost. Istraživači ističu potrebu odgovornog korištenja ovih modela i razvoja budućih poboljšanja koja će umjetnu inteligenciju učiniti pravednijom, pouzdanijom, učinkovitijom i prilagođenijom potrebama učenika diljem svijeta.
Što smo naučili?
Primjena u obrazovanju: LLM-ovi podržavaju obrazovanje putem pomoći studentima (npr. pomoć u rješavanju pitanja, ispravljanje pogrešaka, davanje savjeta), pomoći nastavnicima (npr. generiranje pitanja, ocjenjivanje zadataka, izrada studijskih materijala) i adaptivnog učenja (npr. praćenje znanja učenika, personalizacija sadržaja).
Učinkovitost: Studije pokazuju da LLM-ovi mogu dobro proći na standardiziranim testovima iz različitih predmeta i pomoći studentima pružanjem visokokvalitetnih odgovora brzo. Također pomažu nastavnicima automatizacijom rutinskih zadataka, omogućujući usredotočenost na složeniju nastavu.
Skupovi podataka i mjerila: Rad sažima javno dostupne skupove podataka korištene za procjenu LLM-ova za obrazovne zadatke poput rješavanja pitanja, ispravljanja pogrešaka, generiranja pitanja i ocjenjivanja, naglašavajući njihov opseg i raznolikost.
Izazovi i rizici: Važne brige uključuju pristranost u odgovorima umjetne inteligencije, pravednost i uključivost, pouzdanost i sigurnost (poput halucinacija ili pogrešaka), transparentnost i odgovornost, privatnost i sigurnost te potencijalno pretjerano oslanjanje učenika koje bi moglo naštetiti kritičkom mišljenju i kreativnosti.
Budući smjerovi: Obećavajuća područja za daljnja istraživanja uključuju stvaranje pedagoški usklađenih modela, višeagentnih LLM sustava za složene zadatke, višejezične i multimodalne podrške, učinkovito rubno računalstvo, specijalizirane modele za predmete i usmjerene etičke i okvire privatnosti za usmjeravanje odgovorne upotrebe u obrazovanju.
